Jordi Garcia-Ojalvo (DCEXS-UPF): “Queremos crear modelos personalizados del cerebro de cada paciente”

Hablamos con Jordi Garcia-Ojalvo sobre Neurotwin, un proyecto de innovación tecnológica interdisciplinar para aplicar la tecnología de vanguardia a la neurología clínica.

Los modelos computacionales se generarán a partir de datos estructurales y funcionales del cerebro. Adaptación de imagen de Fakurian Arts en Unsplash.

Jordi García-Ojalvo es el director del Laboratorio de Biología de Sistemas Dinámicos del Departamento de Ciencias Experimentales y de la Salud, Universidad Pompeu Fabra (DCEXS-UPF) y con su grupo forma parte de un proyecto de innovación tecnológica interdisciplinar aplicada a la neurociencia: Neurotwin.

El proyecto ha reunido a expertos de ramas muy diversas como por ejemplo la ingeniería, la investigación clínica y la filosofía, para crear «cerebros gemelos digitales» que permitan hacer tratamientos personalizados para enfermedades neurológicas.

Hemos tenido la suerte de hablar con Jordi García-Ojalvo para que nos explique qué son los neuro twins y entender mejor este interesante proyecto.

«Cerebros digitales gemelos» suena a ciencia ficción… ¿en qué consiste el proyecto?

El proyecto Neurotwin es sucesor de una iniciativa que engloba muchos proyectos denominada Virtual Physiological Human, que se basaba en la idea de crear un modelo completo de un ser humano en un ordenador, para hacer pruebas no invasivas a nivel computacional. Ahora el concepto ha derivado a «Digital Twin«, que lo que busca es no solo tener un modelo computacional igual para todo el mundo, sino crear modelos digitales «gemelos» de cada paciente para poder hacer medicina personalizada a partir del genoma de cada individuo.

En concreto, en nuestro proyecto, Neurotwin, nos hemos centrado en los cerebros gemelos digitales, que serían representaciones de los cerebros de pacientes creadas a partir de datos extraídos con las técnicas actuales de neuroimagen y de monitorización de la actividad del cerebro.

Estos «neuro twins», entonces, ¿para que servirían?

El objetivo detrás de la creación de estos modelos es doble:

  • Por un lado queremos intentar entender porque funcionan los tratamientos de estimulación cerebral no-invasiva con campos eléctricos o magnéticos que ya se utilizan con éxito para tratar trastornos neurológicos y neurodegenerativos.
  • Una vez conseguido esto, con modelos detallados del cerebro, podremos responder diferentes preguntas sobre los tratamientos y realizar modificaciones in silico para que tengan la máxima efectividad por la población en general e, idealmente, para cada paciente.

«Sabemos que los tratamientos de estimulación cerebral no-invasiva con campos eléctricos o magnéticos funcionan, pero no tenemos del todo claro el porqué»

Y en concreto, ¿con qué enfermedades se podrían usar?

Nosotros estamos centrados en Alzheimer porque las entidades con quienes colaboramos están trabajando con pacientes de esta enfermedad. Lo que se ha visto en Alzheimer, por ejemplo, es que existen perturbaciones en las oscilaciones y los ritmos del cerebro. Con estas técnicas de estimulaciones magnéticas y eléctricas, si consiguiéramos modular las oscilaciones y reproducir los ritmos de un cerebro sano, quizás podríamos reducir los síntomas en etapas leves de la enfermedad, o el avance de la misma.

«Si consiguiéramos modular las oscilaciones y reproducir los ritmos de un cerebro sano, quizás podríamos reducir los síntomas en etapas leves de Alzheimer»

Aun así, una vez el proyecto esté validado, este tipo de técnicas se podrían traducir y trasladar también a pacientes con depresión, epilepsia o diferentes tipos de demencia.

¿Quién más participa en el proyecto?

Este es un proyecto coordinado por la empresa Neuroelectrics Barcelona y apoyado por la EIC Pathfinder Horizon 2020 de la Unión Europea, que es una iniciativa para apoyar a la investigación y el desarrollo de tecnologías de vanguardia.

Así, en el proyecto hay grupos experimentales y teóricos:

  • Dentro de los experimentales, un grupo del Universidad Pablo de Olivade de Sevilla trabaja con ratones y tres grupos trabajan con humanos: uno en Dortmund (Alemania), otro grupo en Italia y otro en Boston, en el Beth Israel Deaconess Medical Centre donde trabajan con pacientes de Alzheimer.
  • En cuanto a la rama teórica del proyecto, tanto nosotros como el grupo de Gustavo Deco (UPF), nos dedicamos a los modelos computacionales y el análisis de los datos de los pacientes.

¿Y como será la dinámica de trabajo? ¿Ya habéis empezado?

El proyecto ha empezado hace unos meses, sí, y tiene una duración de cuatro años. En los primeros pasos los teóricos y computacionales intentaremos desarrollar los modelos para entender cómo funcionan estas estimulaciones no invasivas y optimizarlas para aplicarlas en un futuro a los pacientes, que sería la segunda parte del proyecto.

«Los y las científicas teóricas podemos empezar a trabajar con datos que ya existan y añadir los que nos haga llegar el personal experimental, que están empezando a trabajar con los pacientes.»

Una vez estén desarrollados los modelos, se tendrán que validar y ver que funcionan adecuadamente. Más adelante se tendría que encontrar la manera de hacer que estos modelos fueran utilizables en general, no solo para hacer investigación, y así poder aplicarlos en la clínica de manera personalizada.

¿Cuál sería el proceso para generar un modelo personalizado de un paciente?

Idealmente hacen falta tanto datos estructurales como funcionales del cerebro. Los primeros se pueden obtener con una resonancia magnética (MRI) y con una técnica que se llama Difussion Tract Imaging (DTI) que permite medir el nivel de conectividad entre diferentes áreas del cerebro, pero también a partir de datos ya existentes.

Una vez tenemos la estructura analizada hay que obtener datos del funcionamiento, es decir, de cómo se comporta el cerebro. Para hacerlo, tenemos datos de electroencefalografía, que muestran los niveles de actividad en el tiempo, o de resonancia magnética funcional, que son las típicas imágenes que muestran como “se ilumina” el cerebro a medida que lo estimulamos con diferentes inputs.

Con todos estos datos estructurales y funcionales, y a partir de modelos matemáticos que describan como las diferentes poblaciones neuronales se conectan entre sí, generaríamos los modelos computacionales, los Neuro Twins.

«Hacer estos modelos no es complicado a nivel conceptual, porque creemos que conocemos las leyes matemáticas (o al menos tenemos una buena aproximación) y tenemos las herramientas para obtener los datos experimentales»

A nivel hipotético, en la práctica clínica, el proceso de generar un modelo personalizado no sería demasiado caro ni demasiado lento: en una misma sesión podríamos obtener una resonancia magnética y la DTI del paciente (estructura) y en otra sesión la resonancia magnética funcional (actividad). Por lo tanto, en un par de días o como mucho a lo largo de una semana y de manera no invasiva podríamos tener los datos necesarios del paciente.

Entonces, ¿en cuánto de tiempo podremos hablar de neuromodulación personalizada a nivel clínico?

Nosotros nos hemos comprometido a poder hacerla cuando acabe el proyecto, así que como mínimo estamos hablando de cuatro años. Aun así, para poder hacer lo que queremos no dependemos de tecnologías nuevas y por tanto no tenemos un horizonte demasiado lejano; en pocos años podría estar instaurada.

Además, en caso de que se desarrollaran nuevas técnicas para obtener información del cerebro, podríamos incorporarlas a nuestros modelos para enriquecerlos, pero no nos haría retroceder.

Pongámonos un poco filosóficos para acabar… ¿Crees que algún día podremos representar un cerebro completo en un ordenador, pensamientos incluidos?

Ahora mismo a nivel computacional no podemos representar la complejidad del cerebro, que es una maravilla – presenta un consumo de energía ínfimo para la cantidad de procesamiento de información que hace! – y en parte también un misterio. Pero para hacer medicina personalizada tampoco hace falta (ni tiene sentido) intentar representar y modular un cerebro hasta la escala microscópica.

Ahora bien, si hablamos de incluir pensamientos ya entramos en el mundo de la inteligencia artificial y por tanto nos tendríamos que olvidar de una representación 100% fiel. Es decir, si hacemos un ejercicio de abstracción, quizás si que podríamos generar un modelo artificial que hiciera algo parecido a pensar… Pero que esto sea representativo de lo que hace el cerebro humano, no lo tengo claro.

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